कोई भी निःशुल्क डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम लेने से पहले इसे पढ़ें - KDnuggets

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कोई भी निःशुल्क डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम लेने से पहले इसे पढ़ें
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आज के डिजिटल युग में, माइकल हकवूर्ट का उद्धरण, "यदि आप उत्पाद के लिए भुगतान नहीं कर रहे हैं, तो आप उत्पाद हैं", कभी भी अधिक प्रासंगिक नहीं रहा है। जबकि हम अक्सर फेसबुक जैसे सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म के संबंध में इसके बारे में सोचते हैं, यह यूट्यूब पाठ्यक्रम जैसे प्रतीत होने वाले हानिरहित मुक्त संसाधनों पर भी लागू होता है।

निश्चित रूप से, प्लेटफ़ॉर्म विज्ञापनों के माध्यम से राजस्व कमाता है, लेकिन आपके द्वारा निवेश किए गए समय, ऊर्जा और प्रेरणा के बारे में क्या? जैसे-जैसे डेटा तेजी से मूल्यवान होता जा रहा है, आपकी सीखने की यात्रा पर मुफ्त डेटा विज्ञान पाठ्यक्रमों के संभावित प्रभाव का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करना आवश्यक है।

इतने सारे विकल्प उपलब्ध होने के कारण, यह निर्धारित करना कठिन हो सकता है कि कौन सा विकल्प वास्तविक मूल्य प्रदान करेगा। इसीलिए किसी भी मुक्त संसाधन में गोता लगाने से पहले कुछ महत्वपूर्ण कारकों पर विचार करना महत्वपूर्ण है। ऐसा करने से, आप यह सुनिश्चित करेंगे कि आप मुफ़्त पाठ्यक्रमों से जुड़ी सामान्य कमियों से बचते हुए अपने सीखने के अनुभव का अधिकतम लाभ उठा सकें।

नि:शुल्क पाठ्यक्रम अक्सर सभी के लिए उपयुक्त एक ही पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं, जो आपकी विशिष्ट सीखने की आवश्यकताओं या कौशल स्तर के अनुरूप नहीं हो सकता है। वे मौलिक अवधारणाओं को कवर कर सकते हैं लेकिन व्यापक समझ या जटिल, वास्तविक दुनिया की समस्याओं से निपटने के लिए आवश्यक गहराई का अभाव है। कुछ निःशुल्क पाठ्यक्रमों में वास्तविक दुनिया की डेटा समस्याओं को हल करने के लिए सभी आवश्यक सामग्रियां हो सकती हैं, लेकिन उनमें संरचना का अभाव होता है, जिससे आप भ्रमित हो जाते हैं कि कहां से शुरू करें।

अकेले प्रोग्रामिंग भाषा सीखना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, खासकर यदि आप गैर-तकनीकी पृष्ठभूमि से आते हैं। डेटा साइंस एक ऐसा क्षेत्र है जो व्यावहारिक दृष्टिकोण की मांग करता है। मुफ़्त पाठ्यक्रम अक्सर इंटरैक्टिव सीखने के सीमित अवसर प्रदान करते हैं, जैसे लाइव कोडिंग सत्र, क्विज़, प्रोजेक्ट या प्रशिक्षक प्रतिक्रिया। सीखने का यह निष्क्रिय अनुभव आपको अवधारणाओं को प्रभावी ढंग से लागू करने से रोक सकता है, और अंततः, आप सीखना छोड़ देंगे।

इंटरनेट मुफ़्त पाठ्यक्रमों से भरा पड़ा है, जिससे सामग्री की गुणवत्ता और विश्वसनीयता को पहचानना चुनौतीपूर्ण हो गया है। कुछ पुराने हो सकते हैं या सीमित विशेषज्ञता वाले व्यक्तियों (नकली गुरुओं) द्वारा सिखाए जा सकते हैं। ऐसे पाठ्यक्रम में अपना समय निवेश करना जो सटीक या अद्यतन जानकारी प्रदान नहीं करता है, प्रतिकूल हो सकता है।

यहां उन निःशुल्क पाठ्यक्रमों की सूची दी गई है जिनके बारे में मेरा मानना है कि वे उच्च गुणवत्ता वाले हैं:

पायथन के साथ प्रोग्रामिंग का परिचय हार्वर्डएक्स द्वारा
आर के साथ सांख्यिकीय सीखना स्टैनफोर्डऑनलाइन द्वारा
शुरुआती लोगों के लिए डेटा-विज्ञान माइक्रोसॉफ्ट द्वारा
डेटाबेस और एसक्यूएल फ्रीकोडकैम्प द्वारा
मशीन लर्निंग ज़ूमकैंप DataTalks.Club द्वारा

सशुल्क पाठ्यक्रमों के विपरीत, मुफ़्त संसाधन बाहरी जवाबदेही उपायों जैसे समय सीमा या ग्रेड के साथ नहीं आते हैं, जिससे गति खोना और पाठ्यक्रम को बीच में ही छोड़ना आसान हो जाता है। वित्तीय प्रतिबद्धता की कमी का मतलब है कि छात्रों को पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए प्रेरित और प्रतिबद्ध रहने के लिए पूरी तरह से अपने आंतरिक अभियान और अनुशासन पर निर्भर रहना चाहिए। कॉलेज इसका एक बड़ा उदाहरण है. लागत के कारण छात्र कॉलेज छोड़ने से पहले 100 बार सोचते हैं। अधिकांश छात्र अपनी स्नातक की डिग्री पूरी कर लेते हैं क्योंकि उन्होंने छात्र ऋण लिया है और उन्हें इसका भुगतान करना होता है।

डेटा साइंस में करियर बनाने के लिए नेटवर्किंग एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। नि:शुल्क पाठ्यक्रमों में आम तौर पर भुगतान किए गए कार्यक्रमों में पाए जाने वाले सामुदायिक पहलू का अभाव होता है, जैसे सहकर्मी संपर्क, परामर्श, या पूर्व छात्र नेटवर्क, जो कैरियर विकास और अवसरों के लिए अमूल्य हैं। स्लैक और डिस्कॉर्ड समूह उपलब्ध हैं लेकिन वे आम तौर पर समुदाय-संचालित होते हैं और निष्क्रिय हो सकते हैं। हालाँकि, सशुल्क पाठ्यक्रम में, मॉडरेटर और सामुदायिक प्रबंधक होते हैं जो छात्रों के बीच नेटवर्किंग को आसान बनाने के लिए जिम्मेदार होते हैं।

सशुल्क पाठ्यक्रम अक्सर कैरियर सेवाएं प्रदान करते हैं, जैसे बायोडाटा समीक्षा, प्रमाणन, नौकरी प्लेसमेंट सहायता और साक्षात्कार की तैयारी। ये सेवाएँ डेटा विज्ञान की भूमिका में परिवर्तन करने वाले व्यक्तियों के लिए आवश्यक हैं लेकिन आम तौर पर मुफ्त कार्यक्रमों में उपलब्ध नहीं हैं। नियुक्ति प्रक्रिया के दौरान मार्गदर्शन रखना और तकनीकी साक्षात्कार प्रश्नों को संभालने का तरीका जानना महत्वपूर्ण है।

हालांकि यह हमेशा आवश्यक नहीं होता है, प्रमाणपत्र आपके बायोडाटा और विश्वसनीयता को बढ़ा सकते हैं। नि:शुल्क पाठ्यक्रम प्रमाणपत्र प्रदान कर सकते हैं, लेकिन वे अक्सर मान्यता प्राप्त संस्थानों (हार्वर्ड/स्टैनफोर्ड) या मान्यता प्राप्त प्लेटफार्मों के समान महत्व नहीं रखते हैं। हो सकता है कि नियोक्ता उन्हें उतना महत्व न दें, जिससे आपकी नौकरी की संभावनाएं प्रभावित हो सकती हैं। इसके अतिरिक्त, प्रमाणन परीक्षा किसी भी नौकरी में डेटा के साथ काम करने के लिए आवश्यक प्रमुख कौशल का मूल्यांकन करती है। वे आपकी कोडिंग, डेटा प्रबंधन, डेटा विश्लेषण, रिपोर्टिंग और प्रस्तुति क्षमताओं का आकलन करते हैं।

जबकि डेटा विज्ञान पर मुफ्त पाठ्यक्रम प्रारंभिक सीखने या कौशल को निखारने के लिए एक मूल्यवान संसाधन हो सकते हैं, उनकी कुछ सीमाएँ हैं। अपने व्यक्तिगत लक्ष्यों, सीखने की शैली, वित्तीय स्थिति और करियर आकांक्षाओं के विरुद्ध इन सीमाओं पर विचार करना महत्वपूर्ण है। एक सर्वांगीण और प्रभावी शिक्षण अनुभव सुनिश्चित करने के लिए, आपको मुफ्त संसाधनों को सीखने के अन्य रूपों के साथ पूरक करने या सशुल्क बूटकैंप में निवेश करने पर विचार करना चाहिए।

अंत में, सबसे महत्वपूर्ण कारक जो आपको एक पेशेवर डेटा वैज्ञानिक बनने में मदद करेगा, वह है आपका समर्पण और अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित करना। यदि आपमें अपेक्षित उत्साह की कमी है तो आप कुछ भी नहीं सीख पाएंगे, भले ही आप पाठ्यक्रम पर कितना भी पैसा खर्च कर दें। इसलिए, डेटा की दुनिया में उतरने से पहले कृपया दस बार सोचें कि क्या यह आपके लिए सही रास्ता है।

आबिद अली अवनी (@1अबिदलियावान) एक प्रमाणित डेटा वैज्ञानिक पेशेवर है जो मशीन लर्निंग मॉडल बनाना पसंद करता है। वर्तमान में, वह सामग्री निर्माण और मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकियों पर तकनीकी ब्लॉग लिखने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। आबिद के पास प्रौद्योगिकी प्रबंधन में मास्टर डिग्री और दूरसंचार इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री है। उनका दृष्टिकोण मानसिक बीमारी से जूझ रहे छात्रों के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके एआई उत्पाद बनाना है।